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Enregistrement W2292092669 · doi:10.1021/acs.est.5b05093

Deriving the Metal and Alloy Networks of Modern Technology

2016· article· en· W2292092669 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceYale University
Mots-clésAlloyVanadiumMetallurgyMolybdenumMaterials scienceNiobiumMaterial flow analysisNickelMetalManganeseCobaltPyrometallurgySmeltingEngineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metals have strongly contributed to the development of the human society. Today, large amounts of and various metals are utilized in a wide variety of products. Metals are rarely used individually but mostly together with other metals in the form of alloys and/or other combinational uses. This study reveals the intersectoral flows of metals by means of input-output (IO) based material flow analysis (MFA). Using the 2007 United States IO table, we calculate the flows of eight metals (i.e., manganese, chromium, nickel, molybdenum, niobium, vanadium, tungsten, and cobalt) and simultaneously visualize them as a network. We quantify the interrelationship of metals by means of flow path sharing. Furthermore, by looking at the flows of alloys into metal networks, the networks of the major metals iron, aluminum, and copper together with those of the eight alloying metals can be categorized into alloyed-, nonalloyed-(i.e., individual), and both mixed. The result shows that most metals are used primarily in alloy form and that functional recycling thereby requires identification, separation, and alloy-specific reprocessing if the physical properties of the alloys are to be retained for subsequent use. The quantified interrelation of metals helps us consider better metal uses and develop a sustainable cycle of metals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle